Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/14121
Название: | Neural network method for base extension in residue number system |
Авторы: | Babenko, M. G. Бабенко, М. Г. Shiriaev, E. M. Ширяев, Е. М. Golimblevskaia, E. I. Голимблевская, Е. И. |
Ключевые слова: | Computation theory;Control systems;Geometry;Numbering systems;Public key cryptography;Security of data;Neural networks |
Дата публикации: | 2020 |
Издатель: | CEUR-WS |
Библиографическое описание: | Babenko, M., Shiriaev, E., Tchernykh, A., Golimblevskaia, E. Neural network method for base extension in residue number system // CEUR Workshop Proceedings. - 2020. - Volume 2638. - Pages 9-22 |
Источник: | CEUR Workshop Proceedings |
Краткий осмотр (реферат): | Confidential data security is associated with the cryptographic primitives, asymmetric encryption, elliptic curve cryptography, homomorphic encryption, cryptographic pseudorandom sequence generators based on an elliptic curve, etc. For their efficient implementation is often used Residue Number System that allows executing additions and multiplications on parallel computing channels without bit carrying between channels. A critical operation in Residue Number System implementations of asymmetric cryptosystems is base extension. It refers to the computing a residue in the extended moduli without the application of the traditional Chinese Remainder Theorem algorithm. In this work, we propose a new way to perform base extensions using a Neural Network of a final ring. We show that it reduces 11.7% of the computational cost, compared with state-of-the-art approaches |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://hdl.handle.net/20.500.12258/14121 |
Располагается в коллекциях: | Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
scopusresults 1390 .pdf Доступ ограничен | 63.87 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.